• The Magazine of the IEIE
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• v.38 no.8
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• pp.33-39
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• 2011

HEVC(High Efficiency Video Coding)는 현재 국제 비디오 부호화 표준화 단체인 JCT-VC에서 표준화가 진행되고 있는 새로운 국제비디오 부호화 표준이다. 이 표준화에서는 H.264/AVC를 넘어선 높은 부호화 성능을 갖기 위해서 다양한 부호화 방법들이 논의되고 있다. 본고에서는 HEVC의 새로운 부호화 모드 중 화면 내 예측(intra prediction) 부호화 방법에 대해 소개한다. 화면 내 예측 부호화는 시간적으로 다른 영상을 참조하지 않고 오직 현재 부호화하려는 영상에서 공간적 주변 정보를 이용하여 현재 블록을 예측하는 방법이다. 이 화면 내 부호화 방법은 화면 간 예측(inter prediction) 부호화 방법과 함께 부호화 효율 향상에 기여할 뿐만 아니라, 임의 접근(random access)을 가능하게 하고 부호화 된 비트스트림의 에러 내성을 높인다. HEVC 화면 내 부호화 방법은 예측 모드의 종류를 최대 35개까지 확장함으로써 기존 비디오 부호화 표준에 비해 높은 부호화 효율을 갖는다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.448-461
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• 2011

H.264/AVC significantly outperforms the previous video coding standards with many new coding tools. Among these tools, several intra-block coding tools can particularly improve coding efficiency. For intra prediction, H.264/AVC supports most probable mode in the entropy coding process to reduce syntax elements indicating intra prediction modes and most probable mode selection ratio is very high. Also, in general, natural images and videos have many homogeneous regions whose high correlation with neighbouring blocks. In this paper, we propose intra prediction mode SKIP mode using decoder-side prediction to improve the coding efficiency. The proposed method is determined the optimal prediction mode using only neighbouring block's information and coded on the basis of the conventional prediction/transform coding. And the prediction modes are not send to decoder at all. Skipped intra prediction mode is determined by decoder. Experimental results show that the proposed method achieves coding gains of 1.40% for common intermediate format(CIF), 3.24% for 720p sequences against the H.264/AVC JM 17.0 reference software.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.209-210
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• 2016

날이 갈수록 빨라지는 IT분야의 발달로 최근 정보 통신망, 핸드폰, 컴퓨터 등의 발달과 함께 시간과 장소에 상관없이 빠르게 동영상 수요가 급증 하고 있다. 급증하고 있는 동영상 수요에 맞춰 고품질의 서비스를 제공하기 위해서는 압축 부호화 기술이 필수적이다. 이와 같은 흐름에 따라 표준화 기관인 ITU-T, ISO/IEC는 2013년 초, 최신 압축 부호화 기술인 HEVC를 제정하였다. HEVC에서는 이전 표준과 비교하여 다양한 부호화 기술이 포함되었는데 그 중 화면 내 예측 기술에서는 35가지 모드 중에서 최적의 모드를 결정하여 예측 블록을 더욱 정밀하게 생성한다. 이때, 색차 성분의 화면 내 예측 모드는 휘도 성분의 예측 모드와는 달리, 고정된 5개의 모드만 가지고 있다. 본 논문에서는 5개 모드의 번호를 통계적 특성을 이용하여 새롭게 모드 번호를 할당하는 실험을 수행하고 결과를 분석한 후, 향후 연구 방향을 제시한다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.7 no.3
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• pp.83-93
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• 2002

본 고에서는 최근 표준화가 진행 중인 H.26L 부호기의 화면내 예측기법에 대해서 살펴보고자 한다 기존의 H.261, MPEG-1, MPEG-2등에서는 블록별로 독립적으로 UT 기반의 변환부호화를 수행하였으나, H.261의 화면내 부호화 방식은 공간 예측 및 정수형 변환을 사용한다. 또한, H.261에서 시작해서, MPEG-4에 이르기까지 지속적으로 사용되어 온 8x8화소 블록과는 달리 4x4또는 16x16단위의 처리, 휘도 성분과 색도 성분의 독립적인 처리 등 많은 새로운 부호화 방식이 도입되었다. 효과적인 예측 모드 부호화를 위해 주변 블록의 모드들을 이용한 예측 부호화 방식이 도입되었다. 기존의 가장 대표적인 화면내 부호화기인 H.263에 비해서 H.26L방식이 같은 화질에서 약40%의 추가적인 압축 효과가 있음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.671-672
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• 2020

VVC(Versertile Video Codec)의 화면 내 예측은 인코더에서 영상을 적절하게 사각형 블록으로 분할하고, 블록 주변의 먼저 재구성된 참조샘플들을 이용하여 예측블록을 형성한다. 인코더는 화면 내 예측 모드에서 각 PU(Prediction Unit)에 대하여 MIP(Matrix-based weighted Intra Prediction) 적용 여부, MIP에서 matrix의 인덱스, MRL(Multi Reference Line)의 인덱스, DC/Planar/Angular 모드에 대한 최적모드를 고려하여 각 정보를 디코더로 전송하며 각 후보모드들의 압축효율을 비교하는 과정에서 높은 연산량을 요구한다. 본 논문에서는 이러한 모드 결정은 원본영상으로도 대략적인 결정이 가능하다는 전제를 가지고 NN(Nueral Netwrok)의 일종인 CNN(Convolutional Nerual Network)를 이용하여 복잡한 모드 결정 방법을 생략하는 방법을 제안한다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.38A no.6
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• pp.492-503
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• 2013

H.264/AVC has shown high coding efficiency by using various coding tools, including intra and inter prediction. However, there are still many more redundancy components in intra prediction than in inter prediction. In this paper, a novel intra prediction method is proposed with adaptive mode selection. The combined intra prediction modes and simplified gradient modes are added in order to refine the directional feature and gradation region. Suitable modes are selected according to the neighboring blocks that provide a high compression rate and lower computational complexity. The improvement of the proposed method is 1.96% in terms of the bitrate, 0.25 dB in PSNR, and 1.72 times in terms of the computational complexity.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.25 no.1
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• pp.109-112
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• 2020

VVC uses 67 modes in intra prediction. Most probable mode (MPM) is used to reduce data for the representation of intra prediction mode. If the mode to send exists in the MPM candidate, the index of the MPM list is transmitted. If it does not exist in the MPM candidate, TBC encoding is applied. When TBC is applied in intra prediction, three are selected in order of low number mode and coded into 5 bits. The remaining modes except the mode encoded by 5 bits are encoded by 6 bits. In this paper, we examine the limitations of the TBC used in VVC intra prediction and propose an adaptive method that can encode more efficiently than conventional methods when using TBC in intra prediction. As a result, the coding efficiency of the overall coding performance is 0.01% and 0.04% in AI and RA, respectively, compared with the conventional coding method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.457-458
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• 2012

본 논문에서는 저비트율 환경에서 화면내 예측 모드 정보를 적응적으로 부호화하는 방법을 제안한다. 저비트율 환경에서의 예측 모드의 확률정보에 기반하여 특성을 분석한 후 기존의 방법과 제안된 방법을 적응적으로 선택하여 예측 모드 정보를 부호화 한다. 제안된 방법에서는 기존의 MPM을 대체하여 하나의 MB내에서 MPM과 일치하지 않는 블록에 대한 개수에 대한 정보, 해당 블록의 위치 정보, 실제 모드 정보를 부호화하는 방법을 사용하였다. 실험 결과를 통해서, 제안된 기술은 저비트율 환경에서 평균적으로 0.10dB의 BD-PSNR 증가 또는 1.72%의 BD-bitrate를 감소시킴으로써 H264/AVC의 효율을 향상시킴을 확인할 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.27 no.3
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• pp.332-340
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• 2022

Recently, with the development of deep learning and artificial neural network technologies, research on the application of neural network has been actively conducted in the field of video coding. In particular, deep learning-based intra prediction is being studied as a way to overcome the performance limitations of the existing intra prediction techniques. This paper presents a method of context-adaptive neural network-based intra prediction model training and its coding performance analysis. In other words, in this paper, we implement and train a known intra prediction model based on convolutional neural network (CNN) that predicts a current block using contextual information from reference blocks. Then, we integrate the trained model into HM16.19 as an additional intra prediction mode and evaluate the coding performance of the trained model. Experimental results show that the trained model gives 0.28% BD-rate bit saving over HEVC in All Intra (AI) coding mode. In addition, the coding performance change of training considering block partition is also presented.

• Smart Media Journal
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• v.3 no.4
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• pp.16-21
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• 2014

HEVC is the latest joint video coding standard with ITU-T SG16 WP and ISO/IEC JTC1/SC29/WG11. Its coding efficiency is about two times compared to H.264 high profile. Intra prediction has 35 directional modes including dc and planer. However an accurate mode decision on lots of modes with SSE is too costly to implement it with hardware. The key idea of this paper is a DCT shared architecture to reduce the complexity of HEVC intra encoder. It is to use same DCT block to quantize as well as to calculate SSE in RDO. The proposed intra encoder uses two step mode decision to lighten complexity with simplified RDO blocks and shares the transform resources. Its BD-rate increase is negligible at 20% on hardware aspect and the operating clock frequency is 300MHz@60fps on FHD ($1920{\times}1080$) image.